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足球视频典型事件检测的关键技术研究

作　者: 陈永萍
导　师: 朱庆生
学　校: 重庆大学
专　业: 计算机软件与理论
关键词: 足球视频镜头边界检测分层HMM 镜头分类事件检测
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 138次
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内容摘要

近年来,网络以及硬件的快速发展使得人们被淹没在信息海洋之中,因此,基于内容的视频检索成为一个研究热点,体育视频检索作为其中一部分也得到了广泛的研究。足球比赛深受广大观众喜爱,在人们日常生活中占据了极其重要的地位。本文以足球视频为研究对象,分析和研究足球视频中典型事件检测的关键技术,包括镜头分割即镜头边界检测、低层特征提取(球场区域和禁区区域检测,球员和球门的检测),并结合足球视频的领域知识,利用HHMM模型进行射门和犯规事件的推理。镜头分割作为视频分析的第一步,一直受到学者的重视,数十年来提出了大量的算法。本文针对足球视频的具体情况,结合已有的算法,提出结合变步长的两阶段视频镜头边界检测方法。镜头分类对事件的推理起着很重要的作用,本文提出基于颜色和边缘的镜头分类,将镜头分为全局镜头、局部镜头、观众镜头和特写镜头四类。根据对足球视频的分析知射门事件中一般都有球门出现,因此,本文提出一种球门检测算法,并利用贝叶斯分类器对球门作分类。而且足球比赛中,当发生射门或者犯规事件时,一般会出现慢镜头回放,本文比较了相关的慢镜头检测算法,并选择适合足球视频的算法进行慢镜头检测。对于球场区域和禁区区域判定以及球员检测,本文研究了已有的算法,并根据实际情况改进其中一些算法。隐马尔科夫模型(HMM)是一种基于统计的模型,对模拟和预测随机时序数据性能较好,适合用于足球视频的事件检测,但这种方法需要为每个事件构造一个模型,不能处理输入视频中包含多个事件的情况。分层隐马尔科夫模型(HHMM)是HMM的一种扩展,能处理时域分割问题,能分割和识别多个事件,本文利用HHMM模型对足球视频进行建模,检测进行射门和犯规两种事件。实验表明,本文使用的算法对镜头边界检测、镜头分类、球门检测和典型事件的检测都取得了较好的效果。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-8
1 绪论  8-14
  1.1 研究背景  8
  1.2 基于内容的体育视频检索  8-12
    1.2.1 足球视频分析现状  9-11
    1.2.2 HMM 在视觉信息检索领域的应用  11-12
    1.2.3 存在的问题  12
  1.3 本文研究的主要内容  12-13
  1.4 论文章节安排  13
  1.5 本章小结  13-14
2 HHMM 模型研究  14-25
  2.1 HMM 基本思想  14-17
    2.1.1 Markov 链  14
    2.1.2 HMM 的概念  14-15
    2.1.3 HMM 中的元素  15-16
    2.1.4 Markov 链的形状  16-17
  2.2 HMM 算法研究  17-22
    2.2.1 前向-后向算法  17-19
    2.2.2 Viterbi 算法  19
    2.2.3 Baum-Welch 算法  19-20
    2.2.4 HMM 重估公式的修正  20-22
  2.3 HHMM（HIERARCHICAL HMM）模型描述  22-24
  2.4 本章小结  24-25
3 镜头边界检测  25-35
  3.1 镜头边界检测的基本方法  25-28
    3.1.1 像素点对比较法  25-26
    3.1.2 直方图比较法  26-28
  3.2 渐变转换检测方法  28-29
    3.2.1 双重比较方法  28
    3.2.2 像素变化分布的统计分析方法  28
    3.2.3 编辑效果模型方法  28-29
  3.3 结合变步长的两阶段视频镜头边界检测方法  29-34
    3.3.1 黄金分区的直方图法初次检测  30
    3.3.2 双阈值筛选  30-31
    3.3.3 基于边缘特征的再次检测  31
    3.3.4 变步长法再次检测  31-32
    3.3.5 实验结果与分析  32-34
  3.4 本章小结  34-35
4 足球视频特征提取  35-60
  4.1 关键帧提取  35-37
  4.2 镜头分类  37-41
    4.2.1 镜头类型研究  37-38
    4.2.2 基于颜色和边缘的镜头分类  38-41
  4.3 球场区域  41-45
    4.3.1 HSI 颜色空间  41
    4.3.2 主色提取  41-42
    4.3.3 基于圆柱距离的球场区域分割  42-43
    4.3.4 场地分割后处理  43-45
  4.4 慢镜头检测  45-51
    4.4.1 慢镜头检测技术  46-50
    4.4.2 实验对比  50-51
  4.5 禁区区域  51-53
    4.5.1 图像预处理  51-52
    4.5.2 Hough 变换  52
    4.5.3 禁区线检测  52-53
    4.5.4 禁区区域判定  53
  4.6 球门检测  53-55
    4.6.1 贝叶斯分类器  54
    4.6.2 球门检测与定位  54-55
  4.7 球员数量  55-58
    4.7.1 球场二值化  55-57
    4.7.2 球员检测  57-58
  4.8 本章小结  58-60
5 典型事件检测  60-65
  5.1 足球视频事件的HMM 模型  60-61
  5.2 基于HHMM 的足球视频典型事件检测  61-63
    5.2.1 线索构成  61-62
    5.2.2 HHMM 建模和训练  62-63
    5.2.3 HHMM 推理和事件检测  63
  5.3 实验及结果分析  63-64
  5.4 本章小结  64-65
6 论文总结及展望  65-66
  6.1 论文总结  65
  6.2 对未来研究工作的展望  65-66
致谢  66-67
参考文献  67-70
附录  70

足球视频典型事件检测的关键技术研究

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